• 제목/요약/키워드: Demand Forecasts

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시계열모형을 활용한 춘천시 강촌역 단기수송수요 예측 (Forecasting short-term transportation demand at Gangchon Station in Chuncheon-si using time series model)

  • 전창영;유가기;양희원
    • 아태비즈니스연구
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    • 제14권4호
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    • pp.343-356
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    • 2023
  • Purpose - This study attempted to predict short-term transportation demand using trains and getting off at Gangchon Station. Through this, we present numerical data necessary for future tourist inflow policies in the Gangchon area of Chuncheon and present related implications. Design/methodology/approach - This study collected and analyzed transportation demand data from Gangchon Station using the Gyeongchun Line and ITX-Cheongchun Train from January 2014 to August 2023. Winters exponential smoothing model and ARIMA model were used to reflect the trend and seasonality of the raw data. Findings - First, transportation demand using trains to get off at Gangchon Station in Chuncheon City is expected to show a continuous increase from 2020 until the forecast period is 2024. Second, the number of passengers getting off at Gangchon Station was found to be highest in May and October. Research implications or Originality - As transportation networks are improving nationwide and people's leisure culture is changing, the number of tourists visiting the Gangchon area in Chuncheon City is continuously decreasing. Therefore, in this study, a time series model was used to predict short-term transportation demand alighting at Gangchon Station. In order to calculate more accurate forecasts, we compared models to find an appropriate model and presented forecasts.

수도권과 지방권 수요예측모형을 통한 전국 도시가스수요전망의 예측력 향상 (Improving Forecast Accuracy of City Gas Demand in Korea by Aggregating the Forecasts from the Demand Models of Seoul Metropolitan and the Other Local Areas)

  • 이성로
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제26권4호
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    • pp.519-547
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    • 2017
  • 본 연구는 지역 단위 도시가스 수요예측모형을 이용하여 전국 도시가스수요예측의 정확도를 향상할 수 있는지 여부를 살펴봤다. 지역별 수요예측모형을 구축하게 된 배경은 용도별 도시가스 수요의 행태가 분화되는 상황에서 자료의 제한으로 용도별 수요예측모형을 구축하기 어렵다는 것에 있다. 지역별 수요예측모형은 전국수요를 수도권과 지방으로 구분하여 별도의 예측모형을 구성하는 것으로, 시간변동계수를 갖는 공적분모형을 이용하였다. 지역모형에서 전국 도시가스수요예측은 지역별 수요전망치를 합산하여 산출하였다. 2013~2016년의 4년간 예측력 평가결과, 지역별 모형을 통한 전국 도시가스수요 예측이 전국단위 예측모형에 비하여 예측력이 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 지역모형에서는 수도권과 지방권 모형을 별도로 구축함으로써 해당 지역 수요의 특성을 반영한 예측모형이 가능했다. 수도권수요는 가정용수요 비중이 높아 기온에 보다 민감하게 반응하고, 전력수요와 경쟁관계가 있다. 이에 반해 지방권은 산업용수요 비중이 높아 전반적인 경기상황에 따른 수요변동이 크고, 수도권과 달리 벙커씨유와 LPG와 같은 산업용 연료와 대체관계를 보였다. 상기 결과는 성숙기에 접어든 도시가스산업에서 지역별 수요에 대한 세부적인 분석을 통해 전국 단위 수요예측의 정확도를 향상시킬 수 있다는 것을 보여주고, 이와 더불어 용도별 도시가수요 분석에도 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.

모바일 통신 자료와 O/D 통행량의 상관성 분석 - 대구광역시 사례를 중심으로 (Correlation Analysis Between O/D Trips and Call Detail Record: A Case Study of Daegu Metropolitan Area)

  • 김근욱;정연식
    • 대한토목학회논문집
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    • 제39권5호
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    • pp.605-612
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    • 2019
  • 전통적으로 통행수요예측은 개별 면접조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 수행되었으며, 통행수요 예측의 정확성은 이러한 문제로부터 지속적으로 제기되어 왔다. 최근 정보통신 기술의 발전에 따라 통행수요예측 연구에서 새로운 자료의 활용이 다루어지고 있다. 이러한 자료는 GPS기반 위치 자료, 휴대전화 신호의 자료, CDR (Call Detail Record) 자료 등으로 포함하며, 통행 수요예측의 오류를 줄이기 위한 활용과 관련한 연구가 진행되고 있다. 이를 바탕으로 본 연구의 목적은 통행수요예측의 기초자료로 CDR의 적용 가능성을 평가하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 대구광역시 평일과 주말을 포함한 2017년 4월의 4일 동안 수집한 CDR 자료를 사용하였다. 즉, CDR 통신량과 기존 면접조사의 O/D 통행량 간의 상관성을 분석하였다. 그 결과, CDR과 전통적 방식에 의한 교통수요는 서로 상관성이 존재하는 것으로 나타났으며, 통행목적별 통행량 비교결과에서는 주말 첨두시 CDR이 비가정기반 쇼핑 여가 목적 통행량과 같은 선택적 통행에서 상관성이 높은 것으로 나타났다.

소형전산기를 이용한 재고관리 시뮤레이션 모델 연구

  • 김영길
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.1-7
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    • 1985
  • A computer-aided simulation model for inventory control was developed using Apple II Plus micro-computer. The model forecasts quarterly demands with Single Exponential Smoothing method and simulates Supply Demand Review and Inventory Level Settings for each items. The simulation is based on the assumption that the demand occurrences have their own probability distributions.

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동적 모형에 의한 예측치의 정도 향상에 관한 연구 (A Study on increasing the fitness of forecasts using Dynamic Model)

  • 윤석환;윤상원;신용백
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제19권40호
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    • pp.1-14
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    • 1996
  • We develop a dynamic demand forecasting model compared to regression analysis model and AutoRegressive Integrated Moving Average(ARIMA) model. The dynamic model can apply to the current dynamic data to forecasts through introducing state equation. A multiple regression model and ARIMA model using given data are designed via the model analysis. The forecasting fitness evaluation between the designed models and the dynamic model is compared with the criterion of sum of squared error.

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AO/DI 인터넷 서비스 도입을 위한 트랙픽 분석 연구 (Traffic Characterization and Analysis for AO/DI Internet Services)

  • 이강원;국광호;정광재;김태일
    • 한국경영과학회지
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    • 제25권3호
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    • pp.65-79
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    • 2000
  • Based on the results of the internet service survey, the traffic demand forecasts of the AO/DI internet service and N-ISDN service have been performed for each channel(B-channel and D-channel). These traffic forecasts can be used as useful input data for investigating packet processing capacity of the TDX-10A switching system and suggesting guideline for capacity increasement.

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우리나라의 목재수요(木材需要)에 관한 연구(硏究) - 장기수요전망(長期需要展望)을 중심으로 - (A Study on the Demand for Timber in South Korea - with an Emphasis on the Long-term Forecasts -)

  • 윤여창;김의경
    • 한국산림과학회지
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    • 제81권2호
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    • pp.124-138
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    • 1992
  • 본 논문은 한국(韓國)의 장기목재수요함수(長期木材需要函數)를 추정(推定)하기 위한 목적으로 수행되었다. 1970년부터 1990년까지 21년간의 시계열자료(時系列資料)가 분석자료로서 이용되었으며, 수요전망은 2030년까지의 예측치를 제시하였다. 특히 본 연구는 침엽수와 활엽수를 구분하여 용도별로 수요함수를 추정하였으며, 더미변수(變數)의 확정방법(確定方法)에 관하여도 자세한 검토가 이루어졌다는 데 그 특징이 있다. 분석결과(分析結果)를 살펴보면 현재 활엽수에 대한 침엽수의 대체효과가 빠른 속도로 진행되고 있는데. 이러한 경향은 앞으로도 지속될 것인 바, 주로 건축 토목 등에 소요되는 일반 용재를 중심으로 나타날 것으로 예상된다. 수종을 불문하고 대부분의 용도가 증가할 것으로 예상되는 반면, 갱목용재의 경우는 오히려 감소할 것으로 예상된다. 수종별 용도별 목재수요함수(木材需要函數)에 대한 파라메타 추정결과(推定結果)를 보면 GDP에 대한 수요탄력성이 다른 설명변수의 탄력성보다도 상대적으로 높은 것으로 나타나고 있으며, 인구 및 대체재의 영향은 뚜렷하지 않은 것으로 나타났다.

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Hybrid 시계열 모델을 활용한 스마트 공장 내 수요예측 알고리즘 개발 (Development of Demand Forecasting Algorithm in Smart Factory using Hybrid-Time Series Models)

  • 김명수;정종필
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.187-194
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    • 2019
  • 시장의 급속한 변화와 개별 수요자 요구의 다양화로 인하여 전통적인 예측 방식은 기업의 요구사항을 충족시키기 어렵다. 다변화하는 생산 환경에서의 올바른 수요예측은 원활한 수율관리를 위한 중요한 요소이다. 현재 산업에서 보편적으로 사용되는 기존의 많은 예측 모델은 조금씩 기능에 제한이 있다. 제안된 모델은 각 모델이 개별적으로 더 잘 수행하는 부분을 고려하여 이러한 한계를 극복하도록 설계 되었다. 본 논문에서는 동적 프로세스 분석에 적합한 Grey Relational 분석을 통한 변수 추출을 하고, ARIMA 예측값을 통하여 산출되는 과거 수요 데이터의 특징을 포함하는 통계적으로 예측된 데이터를 생성한다. 이후, LSTM 모델과 결합하여 신경망모델이 가지는 특성인 유연성, 장기적인 의존성 문제를 피하도록 구성되어진 구조를 통하여 수요예측에 영향을 주는 많은 요인들을 특징을 반영하여 수요예측을 산출할 수 있다.

MLP를 이용한 공컨테이너 수요예측 (Demand Forecast For Empty Containers Using MLP)

  • 김동윤;방선호;장지영;신광섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제6권2호
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    • pp.85-98
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    • 2021
  • COVID-19의 대유행은 컨테이너를 사용하는 국가 간 수출입 물동량 불균형을 더욱 악화시켰으며, 이는 공컨테이너 수급의 문제까지 이어지게 되었다. 적정 수요만큼의 공컨테이너 확보는 안정적이고 효율적인 항만 운영을 위해 필수적인 요소이다. 지금까지 여러 기법을 사용한 공컨테이너 수요예측 방안이 연구되어 왔다. 그러나 항만 및 선사에서 직접 활용 가능한 수요예측 보다는 월 혹은 연 단위의 장기적인 예측에 머루르고 있었다. 본 연구에서는 실제 인공신경망을 이용한 일별, 주별 단위 예측 방안을 제시한다. 이를 위해 머신러닝 기법 중 다층 퍼셉트론과 회귀분석을 활용하여 수요예측을 진행하였으며, 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 적컨테이너와 공컨테이너의 입항 후 다시 항만으로 유입되는 과정을 기반으로 데이터를 재가공하였다. 이를 통해, 정확도가 매우 높지는 않지만, 현장에서는 활용 가능한 일별 및 주별 수요 예측 모델을 개발할 수 있었다.

수용가용 직접부하제어장치 설계 (Design of Direct Load Controller for use of Demand Side)

  • 박종찬;김한구;정병환;강병희;최규하
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2005년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.149-151
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    • 2005
  • Recently, power supply-demand instability due to the dramatic increase in power usage suchas air-conditioning load at summertime has brought forecasts of decrease in power supply capability. Therefore improving the load factor through systematic load management, in other words, Direct Load Control became necessary. Direct Load Control(DLC) system is kind of a load management program for stabilization of electric power supply-demand. It's purpose is limiting the demand of the demand side selected at peak load or other time periods. The paper presented a Design of Direct Load Controller for control the amount of power demand in demand side. The proposed Controller is cheaper and has ability of storing more power data than pre-existing device.

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